© Shutterstock«La potenza è nulla senza controllo» recitava parecchi anni fa la campagna pubblicitaria di un celebre brand di pneumatici. Il claim descrive bene anche l’approccio dell’impresa italiana all’intelligenza artificiale: adozione massiva ma non sistematica, percezione di importanza ma insufficiente capacità di implementazione.
Partiamo dai dati. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato dell’AI in Italia nel 2025 è cresciuto del 50% (nel 2024 del 58% e nel 2023 del 52%); il 71% delle grandi imprese ha progetti di AI, ma solo una su cinque la utilizza in modo pervasivo in diverse funzioni. Crescono, inoltre, del 93% le richieste di competenze AI negli annunci di lavoro. Nel commentare questi numeri al rialzo, Alessandro Piva, direttore dell’Osservatorio, invita a ragionare. «Innanzitutto, sulla capacità ancora ridotta di riconoscere in ogni settore e ambito le modalità corrette di ripensare interi processi con l’AI: servono persone con altissime competenze di dominio e tecnologiche per decostruire, re-immaginare, rimettere a regime il modello operativo». Su questo si esprime anche Ruben Razzante, professore di Diritto dell’informazione all’Università Cattolica di Milano, fondatore di Polisophia, Community per l’innovazione responsabile, e curatore del libro Il pendolo dell’algoritmo. Sguardi multidisciplinari sull’Intelligenza Artificiale (FrancoAngeli): «L’AI viene usata senza una strategia complessiva, quasi sempre senza che i processi produttivi vengano rimodellati in sua funzione. È un tema che incrocia la mancanza di raccordo tra formazione e mondo del lavoro, e l’insufficiente attenzione verso l’addestramento degli algoritmi: è importante che quando si costruiscono le soluzioni di intelligenza artificiale ci sia un concorso di forze, dove alle competenze tecniche si aggiungano quelle di filosofi, sociologi, giuristi ed economisti».
Manca la cultura del dato
Dati ed esperti concordano nell’indicare che l’AI nelle aziende viene usata più “a valle” e individualmente dai lavoratori che “a monte” e organicamente dai dirigenti. Secondo il Work Trend Index 2026 di Microsoft, nel mondo solo un utente su quattro dichiara di avere una leadership allineata in modo chiaro e costante all’intelligenza artificiale. In Italia la cifra è ancora inferiore: 18%.
Emanuele Frontoni, ordinario di Informatica all’Università di Macerata e co-director del Vrai Lab, parla di scarsa attitudine dei manager, soprattutto nelle piccole e medie imprese, ad affidarsi ai dati per prendere le decisioni. «Tutti sognano di prevedere il venduto», racconta Frontoni, «ma poi capita che di fronte a uno zero in una serie storica – cioè zero vendite di un certo prodotto in un certo punto vendita – non si è in grado di dire se dipende dal mancato gradimento dei clienti o dall’indisponibilità del prodotto stesso. L’ostacolo non è il costo degli strumenti, che è molto accessibile, ma una mancanza di cultura del dato. Per questo, quando mi chiedono quanto costi fare AI in azienda, io rispondo che costa tanto di più quanto più bassa è la cultura del dato».
«Paradossalmente», prosegue Frontoni, «la situazione rischia di peggiorare, soprattutto se continueremo a raccontare l’intelligenza artificiale come una moderna bacchetta magica. Il rischio è che l’imprenditore o il manager pensi che, se anche i dati sono incompleti o non sono stati analizzati con attenzione, provvederà l’AI a risolvere tutti i problemi. Sta passando troppo l’idea secondo cui basta comprare ChatGPT o un altro modello per aver adottato l’intelligenza artificiale. Ma il tema dell’adoption è molto più ampio».
Un ecosistema solido
L’ecosistema italiano dell’AI può contare su diversi punti di forza. Quanto alle infrastrutture, dispone di una concentrazione unica di supercomputer (Hpc6 di Eni e Leonardo del Cineca figurano tra i più potenti in Europa), anche se restano carenze su cloud, storage e distribuzione. Tra le risorse per la ricerca figurano la Fondazione AI4Industry di Torino (nuovo polo strategico nazionale per l’AI applicata a industria, automazione e manifattura avanzata), l’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova (robotica umanoide e AI biomimetica), il Tecnopolo di Bologna (ospita il supercomputer Leonardo), la Fondazione Bruno Kessler di Trento (AI e industria manifatturiera) e l’Area Science Park di Trieste (genomica industriale, biologia strutturale e sostenibilità dei materiali).
L’Italia, poi, è l’unico Paese europeo ad aver varato una legge nazionale sull’AI, la 132 del 2025, che si inserisce nel solco dell’AI Act europeo perfezionando alcuni elementi di dettaglio. «Giudico positivamente l’AI Act per la sua ispirazione nobile, basata su una visione umano centrica dell’intelligenza artificiale», sostiene Ruben Razzante. «Meno positiva, invece, è la mancanza di differenziazione negli obblighi tra grandi imprese e pmi, che impone a queste ultime adempimenti pesanti e costosi. La legge italiana, invece, è un fattore di facilitazione perché, senza introdurre altre zavorre, offre degli itinerari di applicabilità delle norme, agendo come una sorta di libretto di istruzioni».
Gli ambiti di applicazione
Secondo il report della Fondazione Leonardo L’Italia nell’era dell’IA, a cura di Luciano Floridi e Micaela Lovecchio, i casi di successo nell’industria italiana condividono tre elementi: verticalizzazione, attenzione al contesto e integrazione tra tecnologia e competenze tradizionali. La ricerca di mercato sull’adozione dell’AI condotta da Sda Bocconi e SAp, rivela che l’AI viene sperimentata nella progettazione di nuovi prodotti, nella gestione della supply chain, nel marketing e nel customer service, ma anche nei processi amministrativi, nell’IT e nelle risorse umane. L’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano riferisce che le imprese italiane introducono l’AI principalmente per ottenere efficienza operativa, riduzione dei costi, produttività e scalabilità, customer experience.
Enel utilizza l’AI per la manutenzione predittiva attraverso l’analisi continua dei dati raccolti (Foto © Getty Images)
Tra i casi più interessanti, quello di Enel, che utilizza l’AI per la manutenzione predittiva attraverso l’analisi continua dei dati raccolti sulle reti infrastrutturali dai droni. Smartpricing, invece, è il software di Smartness che ottimizza in tempo reale i prezzi delle strutture ricettive. Loro Piana ricorre alla digital production, cioè prototipa i capi digitalmente, vedendo come stanno addosso a una persona senza doverli produrre, realizzando così un risparmio e riducendo l’impatto ambientale. Il Ravenna Calcio, infine, utilizza l’AI predittiva per individuare nuovi talenti e mantenere l’efficienza gestionale. È ormai molto diffusa anche la shopper behavior research, cioè lo studio del modo in cui i consumatori prendono le loro decisioni di acquisto, migliorando così i prodotti, gli assortimenti e le vetrine. I molteplici e raffinati sistemi di misurazione trasformano i punti vendita in dei grandi sensori.
Le prospettive: etica e specializzazione
Quali sono, quindi, le potenzialità e le prospettive dell’AI in Italia? Posto che lo scenario internazionale è dominato da Stati Uniti e Cina, due potenze tecnologiche con cui è impossibile competere in campo aperto, la strada non può che essere quella della differenziazione. Il già citato rapporto della Fondazione Leonardo individua alcune direttrici: intelligenza artificiale responsabile, applicazioni verticali nei settori chiave e valorizzazione della dimensione linguistica e culturale. Manifattura, sanità, agroalimentare e patrimonio culturale sono alcuni dei settori più promettenti su cui puntare, facendo leva sulla specializzazione.
Le considerazioni di Frontoni vanno nella stessa direzione: «Insisto molto sulla sfida europea e italiana, che consiste da un lato in un’AI etica, trasparente, che non ruba i nostri dati e che non dipenda da soluzioni esterne, e dall’altro nel diventare creatori di soluzioni specializzate. In questo senso, la “polverizzazione” del nostro tessuto imprenditoriale può essere un vantaggio. Nessun grande colosso americano si metterà mai a sviluppare soluzioni per settori come quello della rubinetteria, dove l’Italia è leader mondiale, o quello dei cappelli, di cui Montenappone, un paese del Fermano, detiene il 70% della produzione europea».
L’intelligenza è di moda (e non solo)
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La moda, settore trainante e iconico del Made in Italy, è uno dei campi in cui la forza creativa umana e la potenza di calcolo dell’AI si alimentano a vicenda con risultati inediti e sorprendenti. Ne parlano Emanuele Frontoni e Marina Paolanti nel libro Fashion AI (Roi Edizioni).
Grazie alla capacità di analizzare dati provenienti da social media, blog di moda, riviste e persino sfilate, gli algoritmi possono identificare in anticipo le tendenze che domineranno le stagioni future. Inoltre, il virtual try-on consente ai consumatori di provare virtualmente abiti e accessori utilizzando la realtà aumentata e l’elaborazione delle immagini. Attraverso una fotocamera, il software mappa il corpo dell’utente, permettendogli di vedere come i capi si adattano alla sua figura senza doversi recare fisicamente in un negozio. Questo non solo migliora l’esperienza del cliente, ma riduce anche i resi.
Questo articolo è parte della terza edizione dello Speciale AI, pubblicato sul numero di Business People di giugno 2026. Scarica il numero o abbonati qui
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